[发明专利]基于卷积神经网络的往复式压缩机故障诊断方法及系统有效
| 申请号： | 202110656504.9 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113435453B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 吕倩;余小玲;马海辉;叶君超;吴伟烽;柯良军 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/20 | 分类号： | G06V10/20;G06V10/28;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李红霖 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于卷积神经网络的往复式压缩机故障诊断方法及系统，包括，对采集到的压缩机气缸内动态压力数据按照压缩机每个循环的工作过程进行预处理，得到压缩机每个工作循环的p‑V图；对压缩机每个工作循环的p‑V图进行处理，得到压缩机每个工作循环的二值数字图像；将压缩机每个工作循环的二值数字图像输入已训练好的卷积神经网络进行计算，得到卷积神经网络的输出；根据预设的卷积神经网络的输出和压缩机状态之间的映射关系，得到压缩机状态类型。本发明利用卷积神经网络直接对p‑V图图像进行故障诊断，与传统机器学习方法不同，无需人为设计诊断特征，降低了人为因素对诊断结果的影响，在传统机器学习分类器的基础上提高了诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 往复 压缩机 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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